(57)【要約】【課題】鋲状のレーンマークによって表現された走路境界線の認識をノイズに対して高精度かつ、少ない計算量とメモリ消費量で実現する。【解決手段】走路認識装置が、受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出する。抽出されたレーンマークの候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより時系列累積投票特徴画像を生成する。生成した時系列累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、走路境界線位置の判定を行う。走路認識装置は、画像を撮像し、当該撮像した画像を出力する画像出力装置を備えていてもよい。【選択図】図２
2011065399.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出する特徴抽出部と、
抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成する累積投票部と、
生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行う走路境界判定部と、
を備えることを特徴とする走路認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部は、前記投票にＨｏｕｇｈ変換を用いることを特徴とする走路認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、
前時刻に生成された前記累積投票特徴画像上の全ての値について時間経過による忘却効果を意味する０以上１以下の係数による重み付けを行った投票特徴画像に対し、現時刻に抽出された前記候補位置による前記投票を加えることによって、現時刻における前記累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の走路認識装置において、
前記特徴抽出部は、前記受け付けた入力画像から鋲状レーンマークの前記候補位置を抽出する第１の特徴抽出部を含み、
前記累積投票部は、抽出された前記鋲状レーンマークの前記候補位置について、前記鋲状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成する第１の累積投票部を含み、
前記走路境界判定部は、前記鋲状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識装置。
【請求項５】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の走路認識装置において、
前記特徴抽出部は、前記受け付けた入力画像から線状レーンマークの前記候補位置を抽出する第２の特徴抽出部を含み、
前記累積投票部は、抽出された前記線状レーンマークの候補位置について、前記線状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成する第２の累積投票部を含み、
前記走路境界判定部は、前記線状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、
過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル速度を推定し、過去所定区間の投票特徴画像、若しくは、現時刻の前時刻の累積投票特徴画像、の何れかの投票特徴画像を対象として前記推定されたラテラル速度推定値に基づき現時刻のラテラル位置に対するズレの補正をし、当該補正後の投票特徴画像に現時刻の投票特徴値を累積させることにより、現時刻の累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識装置。
【請求項７】
請求項６に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル位置の存在可能な区域を推定し、当該区間におけるすべての推定ラテラル位置に基づく前記現時刻の累積投票特徴画像を生成し、当該生成した累積投票特徴画像の中で最も適切な累積投票特徴画像を現時刻の累積投票特徴画像として採用することを特徴とする走路認識装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか１項に記載の走路認識装置を有し、
該走路認識装置は、画像を撮像し、当該撮像した画像を出力する画像出力装置を備え、
前記特徴抽出部が受け付ける前記入力画像は前記画像出力装置により前記出力された画像であることを特徴とする車両。
【請求項９】
受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出し、
抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成し、
生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識方法。
【請求項１０】
受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出する特徴抽出機能と、
抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成する累積投票機能と、
生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行う走路境界判定機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする走路認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は道路面に設置された鋲状レーンマークで表された走路境界の認識に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両に搭載された視覚センサ情報によって、道路面上に設けられた車線境界を示すレーンマークを認識し、自車と走路の相対的位置関係を認識する走路認識装置が知られている。【０００３】
ここで、車線境界を示すレーンマークの一つとしては、路面上に白や黄等の色でペイントされた、連続線や破線などの「線状レーンマーク」がある。【０００４】
加えて、線状レーンマーク以外に走路境界に沿って反射素子等を埋設した「鋲状（型）レーンマーク」がある。鋲状レーンマークは、点列状レーンマーク、キャッツアイ、ボッツドッツ、ｒｏａｄ  ｓｔｕｄ等と呼称される。ボッツドッツ（Bott’ dot(s)又はBott dot(s）ともいう）は、特に北米カリフォルニア州において用いられている鋲状レーンマークの一種である。なお、本明細書及び本発明において「鋲状レーンマーク」との文言はこれら例示したものを含む総称であって、「鋲状」とは、具体的な形状等を限定するものではない。【０００５】
このようなレーンマークの認識装置として、特に線状レーンマークを対象とした走路認識装置の一例が特許文献１に記載されている。【０００６】
特許文献１に記載の走路認識装置は、画像入力装置と、エッジ強調装置と、直線抽出処理装置と、白線決定処理装置と、白線出力装置とから構成されている。そして、かかる走路認識装置は、撮像手段により得られた走行路面の画像中で、明度変化の大きい画素の特徴点を選択し、Ｈｏｕｇｈ変換によって近似直線を抽出し、この直線を白線のエッジと判定する。また、直線近傍の最後の画素を始点として、車両から遠方の画像方向へ画素を探索し、白線エッジと判定するように動作する。【０００７】
一方、鋲状レーンマークは線状レーンマークに比較し取得できるエッジ特徴数が極端に少ない。そのため、上記のような手法では上手く認識することができない。よって、画像中の鋲状レーンマークに類似した特徴にのみ値を返すようなフィルタを用いて鋲状レーンマークの推定位置を検出し、その推定位置情報に基づいて走路境界線を認識する手法が一般的である。【０００８】
例えば特許文献２に記載の技術では、特徴抽出フィルタとして、予め取得した鋲状レーンマークの画像をテンプレートにする。そして、同様の特徴を持つ領域を車両に搭載されたカメラ画像より抽出するテンプレートマッチング手法を用いる。更に、特許文献２に記載の技術では、候補領域の少なさを補うため、第１の画像と、第１の画像よりレーンマークの設置間隔の１／２走行した第２の画像とを合成した画像を用いて鋲状レーンマークを検出する手法を提案している。【０００９】
他方、特許文献３では、時系列の特徴画像を合成した平滑画像を作成し、鋲状レーンマーク画像が合成画像上で線状となるようにした上で、線状レーンマークと同様にエッジ勾配等を用いて特徴を検出し、特徴座標にＨｏｕｇｈ変換を用いて直線を検出することで車線位置を認識させる手法を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開平７−３０２３４６号公報
【特許文献２】特開２００６−３０９４９９号公報
【特許文献３】特開２００６−２６０３５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述のように、特許文献１に記載の走路認識装置では鋲状レーンマークを上手く認識することができない。【００１２】
また、特許文献２に記載の技術のようなテンプレート画像とのマッチングによって、鋲状レーンマークを検出する方法は、ノイズや実物の汚れ、形状の些細な変化によって、検出性能を大きく低下させる問題がある。更に、鋲状レーンマークにはいくつかの種類があるため、それらの全てに対応するテンプレート画像を用意する必要がある。そのため、計算量が増大し、メモリの消費量も多くなる。特に、正方形断面の鋲状レーンマークの場合、設置位置とカメラとの位置関係により、見かけの形状は変化するため、テンプレート画像とのマッチングによって、鋲状レーンマークを検出する方法は現実的には困難である。
また、解像度をぼかした共通のテンプレート画像を用いれば、些細な変化を吸収することが可能となるが、鋲状レーンマークでない領域もノイズとして検出してしまう。このような場合にノイズと鋲状レーンマークを識別する方法について、特許文献２では一切開示されていない。また、特許文献２では検出可能性を高めるために、鋲状レーンマークの設置間隔の定数分の一進行方向にずらした時系列画像を合成し、１枚の合成画像とした上で上記の方法で鋲状レーンマークを検出することを提案している。しかし、ノイズと鋲状レーンマークを識別する方法について、開示されていないため、上記の問題は解決されない。【００１３】
特許文献３に記載されているような技術では、多くの過去の時系列入力画像（または特徴画像）を保存し、合成する必要があり、多くの計算量とメモリ量が必要とされる。また、合成画像上で鋲状レーンマークを線状にするためには、合成に用いる画像フレーム間で画像の変化量が小さくなくてはならない。この点、車両の移動速度が大きくなると、１フレーム間の画像の変化量を小さく保つためには、より高フレームレイトのカメラが必要となる。そのため、車両が高速移動する際には、合成画像上の鋲状レーンマークが疎となり、上手く線状に合成できない可能性がある。【００１４】
また、車両の進行方向が走路と平行でない場合には、合成画像上で横方向に鋲状レーンマーク画像がバラつき、やはりうまく線状に合成できない可能性がある。【００１５】
そこで、本発明典型的（exemplary）な目的は、鋲状のレーンマークによって表現された走路境界線の認識をノイズに対して高精度かつ、少ない計算量とメモリ消費量で実現することが可能な走路認識装置、走路認識方法、走路認識プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の典型的（exemplary）な第１の観点によれば、受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出する特徴抽出部と、抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成する累積投票部と、生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行う走路境界判定部と、を備えることを特徴とする走路認識装置が提供される。【００１７】
本発明の典型的（exemplary）な第２の観点によれば、上記走路認識装置を有し、該走路認識装置は、画像を撮像し、当該撮像した画像を出力する画像出力装置を備え、前記特徴抽出部が受け付ける前記入力画像は前記画像出力装置により前記出力された画像であることを特徴とする車両が提供される。【００１８】
本発明の典型的（exemplary）な第３の観点によれば、受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出し、抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成し、生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識方法が提供される。【００１９】
本発明の典型的（exemplary）な第４の観点によれば、受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出する特徴抽出機能と、抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成する累積投票機能と、生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行う走路境界判定機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする走路認識プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、時系列の入力画像から、離散的に設置されたレーンマークの推定位置を特徴画像により特徴点として抽出し、この特徴点が時系列的に描く直線（乃至曲線）を抽出することから走路境界線の認識をノイズに対して高精度に行うことが可能となる。【００２１】
更に、本発明によれば計算に用いる情報量が少なくなることから少ない計算量とメモリ消費量で走路境界線の認識を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施形態１に係る走路認識装置を含む車両の構成を模式的に示したブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る走路認識装置の構成を模式的に示したブロック図である。
【図３】本発明の実施形態１に係る走路認識装置における電子制御装置の動作を模式的に示したフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態１に係る走路認識装置における電子制御装置の動作のうち、時系列累積投票計算のステップの動作の具体例を模式的に示したフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態１に係る走路認識装置に必須の構成を模式的に示したブロック図である。
【図６】鋲状レーンマークを認識対象とするときの、本発明の実施形態１に係る走路認識装置に必須の構成を模式的に示したブロック図である。
【図７】線状レーンマークを認識対象とするときの、本発明の実施形態１に係る走路認識装置に必須の構成を模式的に示したブロック図である。
【図８】本発明の実施形態１に係る走路認識装置において、入力される入力画像の例を模式的に示した図である。
【図９】本発明の実施形態１に係る走路認識装置における特徴抽出機能において，生成される特徴画像の例を模式的に示した図である。
【図１０】本発明の実施形態１に係る走路認識装置における時系列累積投票機能において，生成される投票特徴画像の例を模式的に示した図である。
【図１１】本発明の実施形態１に係る走路認識装置における時系列累積投票機能において，生成される時系列累積投票特徴画像の例を模式的に示した図である。
【図１２】本発明の実施形態１に係る走路認識装置における走路境界判別機能において，抽出される走路境界線位置の例を模式的に示した図である。
【図１３】本発明の実施形態２に係る走路認識装置の構成を模式的に示したブロック図である。
【図１４】本発明の実施形態２に係る走路認識装置の構成のうち、鋲状レーンマーク認識機能の構成を模式的に示したブロック図である。
【図１５】本発明の実施形態２に係る走路認識装置の構成のうち、線状レーンマーク認識機能の構成を模式的に示したブロック図である。
【図１６】本発明の実施形態３に係る走路認識装置の構成を模式的に示したブロック図である。
【図１７】本発明の実施形態３に係る走路認識装置における電子制御装置の動作のうち、時系列累積投票計算の際の動作の一つであるラテラル位置補正の実現例の一つを模式的に示した概念図である。
【図１８】本発明の実施形態３に係る走路認識装置における電子制御装置の動作のうち、時系列累積投票計算の際の動作の一つであるラテラル位置補正の実現例の一つを模式的に示した概念図である。
【図１９】本発明の実施形態３に係る走路認識装置における電子制御装置の動作のうち、時系列累積投票計算の際の具体例（実施形態３：例１）を模式的に示したフローチャートである。
【図２０】本発明の実施形態３に係る走路認識装置における電子制御装置の動作のうち、時系列累積投票計算のステップの動作の具体例（実施形態３：例２）を模式的に示したフローチャートである。
【図２１】電子制御装置の機能をコンピュータで実行する構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
次に、本発明の典型的（exemplary）な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。
【００２４】
［実施形態１］
図１は、本発明の実施形態１である走路認識装置２を含む車両の構成を模式的に示したブロック図である。
【００２５】
なお、図１では走路認識装置２が搭載される対象として自動車を模しているが、これはあくまで一例である。その他、例えば、工場内を走行する搬送車や移動ロボット等や自動二輪車等が走路認識装置２を搭載される対象であってもよい。本明細書及び本発明における「車両」とは、これらの対象を含む。
【００２６】
図１を参照すると、走路認識装置２は車両１に搭載されている。走路認識装置２は、電子制御装置１０と、画像出力装置２０と、有している。
【００２７】
また、図１では図示を省略しているがレーンマークが本実施形態の認識対象である。レーンマークは、道路面上に設けられた車線境界を示すマークである。レーンマークには、路面上に白や黄等の色でペイントされた、連続線や破線などの「線状レーンマーク」と、路面上に設置された、立体の構造物であり、走路境界に沿って離散的なパターンに従って設置される「鋲状レーンマーク」とが含まれる。鋲状レーンマークの立体の構造物の断面の例は、楕円形、正方形、長方形、台形等である。
【００２８】
鋲状レーンマークの具体例としては、北米カリフォルニアで使用されているレーンマークの定義をした文献（John Gizinos, Santo Wong編，“ STANDARD PLANS” State of California, Business, Transportation and Housing Agency, Department of Transportation, 2006, p.5(A20A)）がある。
【００２９】
鋲状（型）レーンマークは、点列状レーンマーク（road stud、raised pavement marker）、ボッツドッツ（Bott’s dot(s)、Bott’ dot(s)、Bott dot(s)、Botts dot(s)、Botts’ dot(s)）、キャッツアイ等と呼ばれる。なお、背景技術の欄においても述べたように本明細書及び本発明において「鋲状レーンマーク」との文言はこれら例示したものを含む総称であって、「鋲状」とは、具体的な形状等を限定するものではない。以下の説明では、単にレーンマークとして説明する。単に、レーンマークと呼ぶときは、線状レーンマーク、鋲状レーンマークのいずれか、またはその他のレーンマークをいうものとする。
【００３０】
画像出力装置２０は、少なくとも画像情報を電子制御装置１０に向けて出力する装置である。図１では画像出力装置２０は、撮像装置を模している。
【００３１】
撮像装置は、リアルタイムで画像を撮像する装置であり、車両が走行する走路を撮像できるように車両１に搭載される。撮像装置には、例えば、ＮＴＳＣ（National Television Standards Committee）形式を出力するビデオカメラ等を用いることができる。ＮＴＳＣ形式以外の任意の画像形式を用いることも可能である。
【００３２】
画像出力装置２０は撮像装置の他にも、例えば、記憶媒体に保存された画像情報を読み出してＮＴＳＣ出力等に変換する画像キャプチャ装置を用いることができる。
【００３３】
電子制御装置１０は、走路を認識するための情報処理を行う情報処理装置である。
【００３４】
図２は、本発明の実施形態１に係る走路認識装置の構成を模式的に示したブロック図である。
【００３５】
電子制御装置１０において実現される各部は、個々の装置又は装置の一部分若しくは電子回路としてハードウェアで実現する。
【００３６】
図２を参照すると、本発明の実施形態１に係る電子制御装置１０は、画像入力受付部１０−１と、特徴抽出部１０−２と、時系列累積投票部１０−３と、投票特徴画像記憶部１０−４と、走路境界判別部１０−５と、を有する。
【００３７】
これらの各部はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００３８】
画像入力受付部１０−１は、画像出力装置２０より画像を取得する。この画像取得の際に、画像入力受付部１０−１が、必要な画像領域の切り出し、解像度やサイズの調整、ＮＴＳＣ形式画像からの奇数（あるいは偶数）フィールドの抽出等、取得画像形式の調整を行ってもよい。
【００３９】
特徴抽出部１０−２は、画像入力受付部１０−１が取得した画像の各位置で、周辺の画素を入力として、レーンマークが存在する確率に応じて、各座標毎に整数値や実数値を出力するようなフィルタ処理を適用する。ここで用いるフィルタには、予め取得したテンプレート画像によるパターン相関フィルタ、中央領域と周辺領域の輝度の統計値の差や比を算出する円環フィルタ等の任意のフィルタを用いることができる。
【００４０】
時系列累積投票部１０−３は、特徴抽出部１０−２によって生成された特徴画像より、レーンマーク位置の候補である特徴点を抽出し、経過時間毎に重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行う。このような経過時間毎に重みをつけた累積的な投票を行うことにより過去の複数時刻の投票値を含む累積投票特徴画像を生成する。
【００４１】
特徴点の抽出は、適当に閾値処理した特徴画像上の各画素を選択してもよいし、閾値以上の値を持つ隣接した画素の集まりである小領域から極大値をとる画素を選択してもよいし、小領域の重心を選択してもよい。投票値の計算には、例えばＨｏｕｇｈ変換（P.V.C.Hough, "Method and Means for Recognising Complex Patterns," U.S. Patent No.3069654,1962）やこれを拡張した一般化Hough変換等の手法を用いることができる。
【００４２】
もしもＨｏｕｇｈ変換を用いるのであれば、特徴点の画像座標（ｘ，ｙ）から、（例えば、ρ＝  ｘ  ｃｏｓθ＋  ｙ  ｓｉｎθ  のように定義される）近似直線のパラメータ空間（ρ，θ）への投票値が計算され、抽出された全ての特徴点の投票値が加算されたパラメータ空間（ρ，θ）が投票特徴画像を構成する。計算される投票値には、各特徴点がもつ特徴抽出における出力の大きさに応じて、重み付けを行ってもよい。
【００４３】
時系列累積投票部１０−３では、投票特徴画像記憶部１０−４より、過去の時刻に生成された投票特徴画像を読み出し、過去の一定時間分の特徴から生成された投票特徴画像に現時刻（ｔとする）の投票値を加算投票することで、時系列に累積された累積投票特徴画像を生成する。
【００４４】
なお、電子制御装置１０において、画像入力受付部１０−１および投票特徴画像記憶部１０−４はなくともよい。すなわち、認識対象の画像は外部の画像入力受付部から入力してもよい。また、過去の時刻に生成された投票特徴画像を外部の投票特徴画像記憶部に記憶し、その外部の投票特徴画像記憶部から投票特徴画像を読み出してもよい。従って、本実施形態の電子制御装置１０は、図５に示したように、特徴抽出部１０−２、時系列累積投票部１０−３、走路境界判定部１０−５で構成してもよい。
さらに、上記の説明では、認識対象をレーンマークとして説明したが、認識対象のレーンマークは、鋲状レーンマークであっても、線状レーンマークであってもよい。認識対象のレーンマークを、それぞれ鋲状レーンマーク、線状レーンマークとしたときの電子制御装置のブロック図を図６、図７に示す。図６では、図５の特徴抽出部１０−２を鋲状レーンマークの特徴抽出を行う鋲状レーンマーク特徴抽出部１０−６に置き換えている。図７では、図５の特徴抽出部１０−２を線状レーンマークの特徴抽出を行う線状レーンマーク特徴抽出部１０−７に置き換えている。
【００４５】
時系列累積投票部１０−３の具体例として、以下に（実施形態１：例１）及び（実施形態１：例２）の２つを示す。
【００４６】
（実施形態１：例１）
実施形態１の第１の具体例としては、時刻（ｔ−Ｔ）から時刻（ｔ−１）までの過去の、それぞれの時刻で抽出された特徴点のみから生成された投票特徴画像をすべて保存し、時刻（ｔ）における投票特徴画像と合わせて、時刻（ｔ−Ｔ）〜時刻（ｔ）までのＴ時間の時系列投票値から累積投票特徴画像を生成してもよい。このとき、ある時刻（ｔ）において計算された投票値をｆ（ρ，θ，ｔ）とすると、各時刻の投票値に対する重みをαｉ（ｉ＝０，１，…，Ｔ）として生成される、累積投票特徴画像上の出力である累積投票値ｓ（ρ，θ，ｔ）は次式で計算できる。
【００４７】
【数１】
2011065399.tif 000003
但し、記号「＊」は乗算を意味するものとする。重みαiは各時刻の投票特徴画像の累積投票特徴画像における寄与度を表す係数であり，例えば時刻の経過に従って減少するような忘却係数として，次のように定義することが出来る。
【数２】
2011065399.tif 000004
ただし、kは１.0以上の小数であり，インデックスiが1増大する毎に重みαiはk分の1とされる。また、i=0〜Tまでの係数の合計が１になるように正規化されている。
【００４８】
累積投票特徴画像生成後、時刻（ｔ）の投票特徴画像を投票特徴画像記憶部１０−４で記憶させる。
【００４９】
時刻（ｔ−Ｔ）以前の投票特徴画像は保持していてもよいし、消去してしまってもよい。
【００５０】
この場合、過去の投票値を累積させる期間と個々の時刻の投票値に対する重みを制御可能であるが、忘却係数を用いた下記（実施形態１：例２）の方法に比べ、保存すべきデータ量と計算量が多くなるため、メモリと計算時間を消費することになる。ここで保存する累積投票特徴画像は、投票値を計算する前の各時刻における特徴点の配列（ｘ，ｙ，ｚ；ｔ）でもよい（但し、ｘ，ｙ：入力画像における特徴点の座標、ｚ：特徴抽出における出力、ｔ：時刻、であるものとする。）。また、各時刻における特徴点の配列（ｘ，ｙ，ｚ；ｔ）ではなく、投票特徴画像（ρ，θ）上に投票値を配置した累積投票特徴画像でもよいし、投票特徴画像座標と投票値からなる投票特徴点（ρ，θ，ｆ；ｔ）のみの配列情報でもよい。何れにしても、特徴抽出部において抽出された特徴画像そのものを保存するよりも、データサイズを小さくすることができる。
【００５１】
何故ならば、時系列区間上の各時刻の入力画像（乃至特徴画像）を記憶する場合に比べ、レーンマークの推定位置として出力された特徴点の座標と出力のみを配列として記憶する場合には、それ以外の座標の情報を切り捨てることが可能となり、結果として、記憶する情報量を少なくできるからである。また、投票特徴画像は、特徴点を通る近似直線（または近似曲線）のパラメータで構成される空間であるが、この定義域は予め走路境界線と車両との相対位置としてとり得る範囲を設定することで、入力画像（乃至特徴画像）よりも少ない情報量に圧縮することが可能である。
【００５２】
また、投票特徴画像よりも投票特徴点（ρ，θ，ｆ；ｔ）のみの配列情報のほうが、上記の理由から保持するデータサイズは小さい。
【００５３】
（実施形態１：例２）
実施形態１の第２の具体例として、次のように忘却係数による重み付けを行いながら時系列累積投票特徴画像を生成する方法を用いることもできる。
【００５４】
前時刻（ｔ−１とする）に生成された累積投票特徴画像を読み出し、この投票特徴画像上の全ての値について忘却係数（α、０≦α≦１）による重み付けを行う。さらに、現時刻（ｔとする）に抽出された各特徴点について、パラメータ空間（ρ，θ）への投票値を計算し、この投票値を読み出した投票特徴画像上に加算投票し、生成された時刻（ｔ）における累積投票特徴画像を保存する。
【００５５】
このとき、投票特徴画像上のある座標（ρ，θ）に対する、ある時刻（ｔ）において計算された投票値をｆ（ρ，θ，ｔ）とすると、忘却係数α（０≦α≦１）を用いて、生成される累積投票特徴画像上の出力である累積投票値ｓ（ρ，θ，ｔ）は次式で計算できる。
【００５６】
【数３】
2011065399.tif 000005
上記の数式３は、上述した数式１の各時刻の投票値に対する重みαｉ（ｉ＝０，１，…，Ｔ）を、αｉ＝α＊＊ｉとした場合と同様の効果を得る（但し、記号「＊＊」は累乗を表し、「α＊＊ｉ」は「αのｉ乗」を表すものとする。）。
【００５７】
この場合、投票特徴画像記憶部１０−４において保存するデータは、毎時刻更新される時系列の投票値が重み付きで累積した１つの累積投票特徴画像のみでよく、これによって、一般的な他の技術（例えば特許文献３に記載の技術）のように、時系列区間上の各時刻の入力画像（乃至特徴画像）を記憶する場合に比べ、記憶するデータのサイズを大幅に減少させることができる。
【００５８】
また、前記（実施形態１：例１）のような過去一定期間の特徴を保持する方法でも、前述したように時系列区間上の各時刻の入力画像（乃至特徴画像）を記憶する場合に比べて占有するメモリが削減されるが、（実施形態１：例２）の方法によれば、記憶するデータのサイズをさらに減少できる。
【００５９】
また、前記（実施形態１：例１）のように重み付き和を計算する場合よりも計算量が削減される。
【００６０】
ここで保存する累積投票特徴画像は、投票特徴画像（ρ，θ）上に投票値を配置した累積投票特徴画像でもよいし、投票特徴画像座標と投票値からなる投票特徴点（ρ，θ，ｆ；ｔ）のみの配列情報でもよい。前者よりも後者のほうが、保持するデータサイズは小さくできる。
【００６１】
投票特徴画像記憶部１０−４は、前記時系列累積投票部１０−３で生成された、累積投票特徴画像を記憶し、次のサイクルにおいて時系列累積投票部１０−３に提供する。
【００６２】
走路境界判別部１０−５は、時系列累積投票部１０−３の出力の投票値に基づき、走路境界の有無、および位置を判定する。判定方法は、累積投票特徴画像の出力が閾値以上のものを、走路境界線位置の候補とすることができる。一方、閾値以上の候補がない場合には、走路境界線が判定不可である、という結果を出力することができる。
【００６３】
また、走路境界線と自車両との相対的な位置として存在可能な範囲を設定し、この範囲内にある走路境界線位置の候補のみを選択して候補を絞り込むことができる。また、各候補に対して走路境界線位置としての確からしさを表す評価値を設定し、累積投票特徴画像の出力の値の高いものほど評価値を高く設定し、この評価値の高い候補を走路境界線位置として判定することができる。
【００６４】
また、過去の走路境界線位置との位置関係で評価値を変化させることができ、例えば、時間的に近い過去の走路境界線位置により近い候補の評価値を高くするように、過去の走路境界線位置との距離で重み付けした評価値を設定することができる。
【００６５】
また、評価値の高い左右一つずつの候補の組を左右の走路境界線を示す候補として判定することができる。このとき、左右の走路境界線どうしの距離と、予め設定した走路幅としてとり得る距離の範囲とを比較し、評価値が上位の候補であっても、この範囲に無い左右の走路境界線候補の組は選択しないようにすることができる。
【００６６】
次に、図３及び図４を参照して本実施形態の動作について説明する。図３は本発明の実施形態１に係る走路認識装置２における電子制御装置１０の動作を模式的に示したフローチャートである。なお図３及び図４で示している動作は一つの具体例に過ぎない。本実施形態は上述したように様々な動作や様々な計算方法を採用し、図３及び図４で示している具体例を変形させた動作を実現することが可能である。
【００６７】
図３を参照すると、まず、電子制御装置１０の画像入力受付部１０−１は、画像出力装置２０より認識対象となる画像を取得する（ステップＳ１００）。
【００６８】
次に、特徴抽出部１０−２が、取得した画像の各位置で、レーンマークが存在する確率に応じて反応値を出力するフィルタ処理を適用することで、特徴抽出（画像の作成）を行う（ステップＳ２００）。
【００６９】
続いて、時系列累積投票部１０−３が、特徴抽出画像より特徴点を抽出し、各特徴点から投票特徴画像への投票値を計算する。そして、更に時系列累積投票部１０−３が、投票特徴画像記憶部１０−４により保存されている、重み付けを施した過去サイクルからの投票値が累積された投票特徴画像へ、現時刻の投票値を加算投票することで、時系列累積投票特徴画像を生成する（ステップＳ３００）。
【００７０】
更に、走路境界判別部１０−５が、時系列累積投票特徴画像における投票値に基づき、走路境界線の有無、および位置等の判定を行う（ステップＳ４００）。
【００７１】
次に図４を参照してより詳細に本実施形態の動作について説明する。
【００７２】
図４は本発明の実施形態１に係る走路認識装置における電子制御装置１０の動作のうち、時系列累積投票計算（図３のステップＳ３００）の具体例の動作を模式的に示したフローチャートである。
【００７３】
図４を参照すると、一例として、時系列累積投票計算（図３のステップＳ３００）では、まず、時系列累積投票部１０−３が、前時刻（ｔ−１とする）に生成された累積投票特徴画像を特徴画像記憶部１０−４から読み出す（ステップＳ３０１）。
【００７４】
次に、時系列累積投票部１０−３が、この投票特徴画像上の全ての値について忘却係数（α、０≦α≦１）による重み付けを行う（ステップＳ３０２）。
【００７５】
続いて、時系列累積投票部１０−３が、現時刻（ｔとする）に抽出された各特徴点について、パラメータ空間（ρ，θ）への投票値を計算する（ステップＳ３０３）。
【００７６】
更に、時系列累積投票部１０−３が、計算された時刻（ｔ）の投票値を、読み出した投票特徴画像上に加算投票する（ステップＳ３０４）。
【００７７】
次に、時系列累積投票部１０−３が、生成された時刻（ｔ）における累積投票特徴画像を特徴画像記憶部１０−４に保存する（ステップＳ３０５）。
【００７８】
以上のように動作することで、時系列累積投票計算（図３のステップＳ３００）が実現される。
【００７９】
以上の実施形態１に係る動作において得られる結果の例を模式的に示した図が図８−図１２である。ここではレーンマークは鋲状レーンマークである。図８は、入力画像の例として、鋲状レーンマークが設置された道路面を車両前方に向けて搭載された撮像装置で取得された画像を模式的に示した図である。図８は道路面２００に鋲状レーンマーク３００が設けられた入力画像を示している。図９は、特徴抽出部１０−２によって図８の入力画像から生成された特徴画像および特徴画像上に出力される特徴点を模式的に示した図である。図１０は、時系列累積投票部１０−３において、図９の特徴点をパラメータ空間（ρ，θ）に投票することによって生成された投票特徴画像を模式的に示した図である。図１１は、時系列累積投票部１０−３において，各時刻毎に生成される図１０のような投票特徴画像を時系列的に累積させることにより生成された累積投票特徴画像と、出力のピークを示す点を模式的に示した図である。図１２は、走路境界判別部１０−５において、図１１のような累積投票特徴画像における出力のピーク値より抽出された走路境界位置を入力画像に対応させて模式的に示した図である。
【００８０】
［実施形態２］
上記で、特にレーンマークによって表現された走路境界を認識するための走路認識装置、方法及びプログラムについての説明を行ったが、走路認識装置の電子制御装置は、鋲状レーンマーク用電子制御装置のみから構成されても、また、一般的な線状レーンマーク用電子制御装置と組み合わせて構成されてもよい。なお、一般的な線状レーンマーク用電子制御装置としては、例えば特許文献１に記載のものを用いることができる。そして、このような一般的な線状レーンマーク用電子制御装置は当業者において理解されている技術であるため本明細書では詳細な説明は省略する。
【００８１】
鋲状レーンマーク用電子制御装置と、線状レーンマーク用電子制御装置とを組み合わせて構成することが求められる状況の例としては、レーンの左右で一方は鋲状レーンマーク、他方は線状レーンマークが設置されている場合がある。また、車線変更によって車両の左右のレーンマーク種別が変化する場合もある。さらに、道路に鋲状レーンマークと線状レーンマークとが重なって設けられている場合、一本の道路で線状レーンマークから鋲状レーンマークに切り変わる場合、及び車が走っている一地域の道路で線状レーンマークを使い、他の地域の道路で鋲状レーンマークを使い、地域によって選択的に以下に示す認識部を用いる場合がある。
【００８２】
実施形態２としては例えば、図１３に示すように、鋲状レーンマーク認識部３０−６と線状レーンマーク認識部３０−７とを、画像入力受付部３０−１と走路境界判別部３０−５との間に有する電子制御装置３０として実現することが考えられる。ここで、画像入力受付部３０−１は図２の画像入力受付部１０−１と同様の機能を有する。また、走路境界判別部３０−５は、図２の走路境界判別部１０−５と同様の機能を有する。
【００８３】
この走路境界判別部３０−５は、鋲状レーンマーク認識部３０−６と、線状レーンマーク認識部３０−７と、の双方の出力に対し、実施形態１の走路境界判別部３０−５と同様に走路境界線位置の候補を抽出する。そして、走路境界判別部３０−５は、鋲状レーンマーク認識部３０−６と、線状レーンマーク認識部３０−７と、の双方の出力による走路境界線位置の候補を区別せずに、実施形態１の走路境界判別部３０−５と同様の判定を行ってもよいし、どちらか一方の出力による走路境界線位置の候補を優先して選択するように評価値に重み付けをしてもよい。
【００８４】
次に、図１４を参照して鋲状レーンマーク認識部３０−６について説明する。鋲状レーンマーク認識部３０−６は、鋲状レーンマーク特徴抽出部３０−６１と、時系列累積投票部３０−６２と、投票特徴画像記憶部３０−６３を有する。
【００８５】
鋲状レーンマーク特徴抽出部３０−６１は、図２の特徴抽出部１０−２と等しい機能をもつ。また、時系列累積投票部３０−６２は、図２の時系列累積投票部１０−３と等しい機能をもつ。更に投票特徴画像記憶部３０−６３は、図２の投票特徴画像記憶部１０−４と等しい機能をもつ。
【００８６】
次に、図１５を参照して線状レーンマーク認識部３０−７について説明する。線状レーンマーク認識部３０−７は、線状レーンマーク特徴抽出部３０−７１と、時系列累積投票部３０−７２と、投票特徴画像記憶部３０−７３を有する。線状レーンマーク認識部３０−７は、上記鋲状レーンマーク認識部３０−６の特徴抽出機能のみを、線状レーンマークの特徴を抽出する、線状レーンマーク特徴抽出部３０−７１に置き換えたものである。ここで、線状レーンマーク特徴抽出部３０−７１の特徴抽出フィルタには、Ｐｒｅｗｉｔｔ、Ｓｏｂｅｌ等の勾配特徴フィルタ等を用いることができる。
【００８７】
また、時系列累積投票部３０−７２は、図２の時系列累積投票部１０−３と等しい機能をもつ。更に投票特徴画像記憶部３０−７３は、図２の投票特徴画像記憶部１０−４と等しい機能をもつ。なお、図１４及び図１５において投票特徴画像記憶部３０−６３と、投票特徴画像記憶部３０−７３は、分離して図示されているが、この２つを一つの記憶装置で実現することも可能である。
【００８８】
このような構成を有することにより実施形態２は、線状レーンマークの特徴も含んだ走路境界判別が可能となる。
【００８９】
［実施形態３］
次に、本発明の実施形態である実施形態３について詳細に説明する。実施形態３は実施形態１の構成（図２）に、走路境界位置記憶部１０−７を加えた構成（図１６）である。
【００９０】
なお、実施形態３と実施形態１の構成上の差異は走路境界位置記憶部１０−７の有無と、時系列累積投票部１０−３の機能が変形され時系列累積投票部１０−６となっている点である。そのため、時系列累積投票部１０−６及び走路境界位置記憶部１０−７以外の各装置及び各機能には同一の符号を付して説明をする。すなわち、図１６の画像出力装置２０、画像入力受付部１０−１、特徴抽出部１０−２、投票特徴画像記憶部１０−４、走路境界判別部１０−５は、それぞれ実施形態１の各装置、各機能と同様の機能を持つ。
【００９１】
実施形態３で追加されている走路境界位置記憶部１０−７は、所定の時系列区間におけるそれぞれのフレームで検出された走路境界位置を記憶し、その情報を時系列累積投票部１０−６に提供する。
【００９２】
実施形態３における時系列累積投票部１０−６は、前記走路境界位置記憶部１０−７に記憶された過去の走路境界位置の時系列的な変化から、車両に対する相対的な走路境界位置（以下、適宜「ラテラル位置」と呼ぶ。）の推移を推定する。そして、実施形態３における時系列累積投票部１０−６は、推定された推移量に基づくラテラル位置の補正（以下、適宜「ラテラル位置補正」と呼ぶ。）を前時刻の累積投票特徴画像に行った上で、実施形態１及び実施形態２と同様に現時刻の投票値を加算投票することで累積投票特徴画像を生成する。
【００９３】
以上のような構成を有することにより実施形態３は、車両に対する走路境界位置の相対的な横移動速度（以下、適宜「ラテラル速度」と呼ぶ。）が無視できない場合でも、高精度な走路境界位置の検出が可能となる。
【００９４】
実施形態３における時系列累積投票部１０−６の具体例を（実施形態３：例１）、（実施形態３：例２）として以下に示す。
【００９５】
（実施形態３：例１）
実施形態３の第１の具体例では、はじめに、前記走路境界位置記憶部１０−７に記憶された過去の走路境界位置の時系列的な変化から、ラテラル速度を推定する。
【００９６】
ラテラル速度を推定する方法としては、例えば、過去所定区間の車両との相対的な走路境界位置（ラテラル位置）を線形補間して近似的に変化量を求める方法などを用いることが出来る。
【００９７】
次に、前記のように推定されたラテラル速度推定値に基づき、投票特徴画像を累積させる際の時系列間のラテラル位置のズレを補正する。具体的には、ラテラル速度推定値（ＶＬ）、累積投票特徴画像の生成に用いる過去の投票特徴画像の取得時刻（ｔ−１）と現時刻（ｔ）との差（（ｔ）−（ｔ−１））を用いて、過去の累積投票特徴画像（ｓ（ｔ−１））のラテラル位置座標の原点を、−（ＶＬ）×（（ｔ）−（ｔ−１））に相当する画素数だけ移動させた上で、現時刻の投票特徴画像の累積を行うことができる。このラテラル位置補正の実現例の一つを模式的に示した概念図が図１７である。
【００９８】
プログラム上の実現方法としては、過去の累積投票特徴画像（ｓ（ｔ−１））の各画素値を実際にメモリ空間上で移動させてもよいし、各画素のメモリ領域を参照するためのポインタ変数を変化させることで実現してもよい。
【００９９】
また上記では、実施形態１の具体例（実施形態１：例２）に対応させて、前時刻に生成された累積投票特徴画像（ｓ（ｔ−１））のみにラテラル位置補正を行う場合を説明している。一方、同様の処理を実施形態１の具体例（実施形態１：例１）に対応させて、過去の所定区間（（ｔ−Ｔ）〜（ｔ−１））の時刻それぞれに取得される投票特徴画像（ｆ（ｔ−１）、ｆ（ｔ−２）、・・・、ｆ（ｔ−Ｔ））に対して個々にラテラル位置補正を行うことでも実現できる。この（実施形態１：例１）に対応させたラテラル位置補正の実現例の一つを模式的に示した概念図が図１８である。
【０１００】
また、実施形態１及び実施形態２と同様に、忘却係数による重み付けを過去の投票特徴画像、あるいは過去の累積特徴画像に行った上で現時刻の累積特徴画像を生成することが出来る（図１７及び図１８参照）。
【０１０１】
また、前記テラル位置座標の補正に加えて、移動後のラテラル座標を中心としてラテラル座標方向に、ラテラル速度の推定値の不確かさをモデル化した分布関数を掛けることによって、ラテラル速度の推定誤差を吸収させることができる。分布関数は、例えば過去のラテラル位置から計算されるラテラル速度の変化（以下、適宜「ラテラル加速度」と呼ぶ。）によって分散を定めたガウス分布や台形分布を用いることが出来る。また、実施形態１及び実施形態２と同様の忘却係数による重み付けを、この分布関数の係数に含めることで、推定誤差の分布関数による重み付分散処理を行ってもよい。
【０１０２】
上記補正を行った上で、現時刻の投票値を加算投票することで現時刻（ｔ）における累積投票特徴画像を生成する。
【０１０３】
（実施形態３：例２）
実施形態３の第２の具体例では、はじめに、走路境界位置記憶部１０−７に記憶された過去の走路境界位置、および過去の走路境界位置の時系列的な変化から、ラテラル位置の推移可能範囲を計算する。具体的な方法として、例えば、アプリケーションの仕様が定める最大ラテラル速度を仮定して前時刻のラテラル位置から現時刻までに起こりうる推移量を推移可能範囲としてもよい。また他の具体的な方法としては、例えば、（実施形態３：例１）と同様に、推定ラテラル速度、および推定ラテラル加速度から定められるガウス分布や台形分布を仮定し、一定の確率をもつ範囲を推移可能範囲としてもよい。
【０１０４】
次に、この範囲のうちの１つを正しい値と仮定して選択し、過去の累積投票特徴画像（ｓ（ｔ−１））のラテラル位置座標の原点を移動させた上で、現時刻の投票特徴画像の累積を行い、現時刻の累積投票特徴画像を生成する（Ｓｉ（ｔ）、ｉ＝１，２，…）。
【０１０５】
また上記では、実施形態１の具体例（実施形態１：例２）に対応させて、前時刻に生成された累積投票特徴画像（ｓ（ｔ−１））のみにラテラル位置補正を行う場合を説明しているが、同様の処理を実施形態１の具体例（実施形態１：例１）に対応させて、過去の所定区間（（ｔ−Ｔ）〜（ｔ−１））の時刻それぞれに取得される投票特徴画像（ｆ（ｔ−１）、ｆ（ｔ−２）、・・・、ｆ（ｔ−Ｔ））に対して個々にラテラル位置補正を行うことでも実現できる。
【０１０６】
また、実施形態１及び実施形態２と同様に、忘却係数による重み付けを過去の投票特徴画像、あるいは過去の累積特徴画像に行った上で現時刻の累積特徴画像を生成することが出来る。
【０１０７】
次に、生成された累積投票特徴画像に対し、期待する条件を満たしているかどうかを示す評価値（ｖａｌｕｅ（Ｓｉ））を計算して記憶する。評価値の計算方法としては、例えば、生成されたそれぞれの累積投票特徴画像における投票値の最大値を評価値としてもよい。また他の具体的な方法としては、例えば、ある閾値を越える極大値の山の分散の平均値が小さい程大きな評価値を与えるようにしてもよい。
【０１０８】
ラテラル位置の推移として可能な範囲すべてにおいて、前記（Ｓｉ（ｔ））、および（ｖａｌｕｅ（Ｓｉ））を計算し、最も評価値（ｖａｌｕｅ（Ｓｉ））が高いものを現時刻（ｔ）における累積投票特徴画像（Ｓ（ｔ））として採用する。
【０１０９】
上記（実施形態３：例１）と、（実施形態３：例２）を比較すると、（実施形態３：例１）は計算量が少ないが、ラテラル速度の推定のために、過去所定区間における正しい走路境界位置情報が初期値として必要となる。
【０１１０】
一方で、（実施形態３：例２）は計算量が多いが、ラテラル位置の推移可能範囲を、ラテラル位置の定義域全域に定めることで、前記のような初期値を必要としない。
【０１１１】
このため、車両の走行開始から時系列累積特徴空間を生成するのに十分な時間走行した後、ある所定時刻区間において（実施形態３：例２）を用いて走路境界位置を検出し、ラテラル速度推定に十分な数の走路境界位置情報を得た後、前記走路境界位置の時系列情報を初期値として（実施形態３：例１）を適用してもよい。
【０１１２】
次に、本実施形態３の動作について説明する。全体の動作は図３に示した実施形態１と同様である。以下に、（実施形態３：例１）、（実施形態３：例２）のそれぞれに対応した時系列累積投票部１０−６の動作（図３のステップＳ３００に相当する動作。）を例として説明する。
【０１１３】
（実施形態３：例１）に対応した動作の例として、図１９を参照すると、時系列累積投票計算（図３のステップＳ３００に相当する動作。）では、まず、前時刻（ｔ−１とする）に生成された累積投票特徴画像を時系列累積投票部１０−６が特徴画像記憶部１０−４から読み出す（ステップＳ３１１）。
【０１１４】
次に、時系列累積投票部１０−６が、走路境界位置記憶部１０−７に記憶された過去のラテラル位置情報に基づき、現時刻のラテラル速度推定値を計算する（ステップＳ３１２）。
【０１１５】
次に、時系列累積投票部１０−６が、ラテラル速度推定値に基づき、前時刻における累積投票特徴画像のラテラル位置座標を補正する（ステップＳ３１３）。
【０１１６】
次に、時系列累積投票部１０−６が、ラテラル速度の推定誤差の分布に基づき、前時刻における累積投票特徴画像をラテラル位置座標方向に重み付分散処理を行う（ステップＳ３１４）。
【０１１７】
次に、時系列累積投票部１０−６が、現時刻（ｔとする）に抽出された各特徴点について、パラメータ空間への投票値を計算する（ステップＳ３１５）。
【０１１８】
次に、時系列累積投票部１０−６が、計算された時刻（ｔ）の投票値を、補正及び重み付分散処理済みの累積投票特徴画像上に加算投票する（ステップＳ３１６）。
【０１１９】
次に、時系列累積投票部１０−６が、生成された時刻（ｔ）における累積投票特徴画像を特徴画像記憶部１０−４に保存する（ステップＳ３１７）。
【０１２０】
以上のように動作することで、時系列累積投票計算（図３のステップＳ３００）が実現される。
【０１２１】
続いて、（実施形態３：例２）に対応した動作の例として、図２０を参照すると、時系列累積投票計算（図３のステップＳ３００に相当する動作。）では、まず、前時刻（ｔ−１とする）に生成された累積投票特徴画像を時系列累積投票部１０−６が特徴画像記憶部１０−４から読み出す（ステップＳ３２１）。
【０１２２】
次に、時系列累積投票部１０−６が、走路境界位置記憶部１０−７に記憶された過去のラテラル位置情報に基づき、前時刻（ｔ−１）から現時刻（ｔ）におけるラテラル位置の推移可能範囲を計算する（ステップＳ３２２）。
【０１２３】
次に、時系列累積投票部１０−６が、前記ラテラル位置推移可能範囲のうち、一つのラテラル位置推移量を選び、これに基づくラテラル位置座標の補正を行う（ステップＳ３２３）。
【０１２４】
次に、時系列累積投票部１０−６が、現時刻（ｔ）に抽出された各特徴点について、パラメータ空間への投票値を計算する（ステップＳ３２４）。
次に、時系列累積投票部１０−６が、生成された累積特徴画像の評価値を計算する（ステップＳ３２５）。
【０１２５】
次に、時系列累積投票部１０−６が、すべての推移可能範囲において累積特徴画像の生成と評価値の計算が行われたかどうか確認する（ステップＳ３２６）。
【０１２６】
そして、累積特徴画像の生成と評価値の計算がすべての推移可能範囲において行われている場合は（ステップＳ３２６においてＹｅｓ）、次のステップであるステップＳ３２７に進む。
【０１２７】
一方、未だすべての推移可能範囲において行われていない場合は（ステップＳ３２６においてＹｅｓ）、ステップＳ３２４〜Ｓ３２６の動作を繰り返し行う（Ｓ３２６）。
【０１２８】
次に、時系列累積投票部１０−６が、前記Ｓ３２５において計算された評価値に基づき、評価値が最大となる累積投票特徴画像を選択し、保存する（Ｓ３２７）。
【０１２９】
以上のように動作することで、時系列累積投票計算（図３のステップＳ３００）が実現される。
【０１３０】
以上説明した本発明の実施形態１、実施形態２及び実施形態３は、以下に示すような多くの効果を奏する。
【０１３１】
まず、挙げられる効果は時系列の入力画像から、離散的に設置されたレーンマークの推定位置を特徴画像により特徴点として抽出し、この特徴点が時系列的に描く直線（乃至曲線）を抽出することにより、ある時刻の画像のみからはノイズと区別が不可能であるようなレーンマーク画像からでも、走路境界線を抽出することが可能となることである。
【０１３２】
その理由は、通常ノイズは画像上のランダムな位置に出現するため、時系列的に車両の進行方向に沿った直線を描く可能性は低く、一方でレーンマークは走路境界線に沿って通常複数個設置されており、車両が走路に沿って走行している場合、レーンマークの軌跡は時系列的に直線を描くからである。
【０１３３】
また、特徴点が時系列的に描く直線（乃至曲線）を抽出するために、過去の複数時刻の投票値を含む累積投票特徴画像を生成する際、必要とする過去の時系列区間の全ての入力画像を記憶する必要が無い。具体的には、時系列区間上の各時刻の特徴点の配列、若しくは各時刻の特徴点を投票特徴画像上に変換した投票特徴点の配列、若しくは一つ前の時刻に生成された累積投票特徴画像のみ、若しくは一つ前の時刻に生成された累積投票特徴画像上の投票特徴点の配列のみ、のどれかを記憶するだけでよい。よって、時系列区間上の各時刻の入力画像（乃至特徴画像）を記憶する場合に比べ、レーンマークの推定位置として出力された特徴点の座標と出力のみを配列として記憶する場合には、それ以外の座標の情報が切り捨てられるため、記憶する情報量は少なくできる。また、投票特徴画像は、特徴点を通る近似直線（または近似曲線）のパラメータで構成される空間であるが、この定義域は予め走路境界線と車両との相対位置としてとり得る範囲を設定することで、入力画像（乃至特徴画像）よりも少ない情報量に圧縮することが可能である。
【０１３４】
さらに、本発明の実施形態によれば、一つ前の時刻に生成された累積投票特徴画像（乃至投票特徴点の配列）のみを記憶することで効果を得るように構成することが可能であるため、時系列区間上の各時刻の入力画像（乃至特徴画像）を記憶する場合に比べ、大幅に記憶するデータのサイズを減少させることができる。
【０１３５】
以上のように計算に用いる情報量が少なくなるために、同じ演算を行った場合の計算量も少なくすることが可能である。よって、少ない計算量および少ないメモリ領域で前記の効果を持つ走路認識装置を実現可能である。
【０１３６】
また、特許文献３に記載されているような一般的な技術では、現実の時系列の鋲状のレーンマーク画像を線状に合成することが困難な場合があり、従って合成画像から線状の画像特徴を抽出することが困難であるという問題があった。しかし、本発明の実施形態では、レーンマーク画像が線状（連続的）でなく鋲状（離散的）であることを前提とした特徴抽出方法をとることができるため、同様の問題は生じない。
【０１３７】
加えて、本発明の実施形態３のようにラテラル位置の補正を行った累積投票特徴画像を生成することにより、鋲状レーンマークのように検出される特徴が時間的・空間的に離散的であり、車両と走路境界線位置の相対的なラテラル速度が無視できない場合でも、走路境界位置の検出を高精度に行うことが出来る。
【０１３８】
なお、本発明の実施形態である走路認識装置および走路認識方法は、ハードウェアにより実現している。しかしながら、本発明はプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。すなわち、本発明はコンピュータ、プログラム及び、プログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体にも係る。コンピュータをその走路認識装置又は走路認識方法として機能させるためのプログラムをコンピュータがコンピュータ読み取り可能な記録媒体から読み込んで実行することによっても実現することができる。
【０１３９】
上記のように、電子制御装置１０は以上説明した実施形態では、ハードウェアで実現している。しかし、本発明をプログラムを用いてコンピュータで実行する場合、コンピュータは、画像出力装置２０からの画像情報に応じて、所定のプログラムと、データベースに格納されている情報と、に基づいて、画像情報における走路を認識するための情報処理を行うことができる。なお、ここで「走路」とはレーンマーク乃至走路境界のことを指すものとする。図２１は電子制御装置の機能をコンピュータで実行する構成を示す図である。
【０１４０】
電子制御装置として機能するコンピュータ１００は、中央演算装置１１と、第１の記憶装置１２、第２の記憶装置１３、インタフェース１４と、を有する。図中では中央演算装置１１を「ＣＰＵ１１」と表記する。また、第１の記憶装置１２を「Ｍｅｍ１２」と表記する。また、第２の記憶装置１３を「ＤＢ１３」と表記する。また、インタフェース１４を「Ｉ／Ｆ１４」と表記する。
【０１４１】
更に、図１では第１の記憶装置１２と第２の記憶装置１３を便宜上２つに分けて描いているが、これらは一つの記憶デバイスとして実現してもよい。
【０１４２】
インタフェース１４は、中央演算装置１１と画像出力装置２０との間の情報のやり取りを仲介する装置である。
【０１４３】
第１の記憶装置１２は、一時的なデータを記憶する装置であり、中央演算装置１１と電気的に接続されている。
【０１４４】
第２の記憶装置１３は、主にデータベースを記憶する装置であり、中央演算装置１１と電気的に接続されている。なお、第１の記憶装置１２及び第２の記憶装置１３は、図２１では、コンピュータ１００に内蔵されているが、外部の記憶装置として実装してもよい。
【０１４５】
中央演算装置１１は、情報処理を行う装置であり、インタフェース１４、第１の記憶装置１２及び第２の記憶装置１３と電気的に接続されている。中央演算装置１１は、プログラムを実行することで、画像出力装置２０からインタフェース１４を介して入力された画像情報に基づいて、第１の記憶装置１２及び第２の記憶装置１３に記憶された情報を適宜参照しながら、走路を認識するための情報処理を行う。
【０１４６】
コンピュータ１００は、中央演算装置１１においてソフトウェアプログラムを実行することで、図２に示されるような、各種機能を実現することができる。
【０１４７】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１４８】
（付記１）  受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出する特徴抽出部と、
抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成する累積投票部と、
生成した前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行う走路境界判定部と、
を備えることを特徴とする走路認識装置。
【０１４９】
（付記２）  付記１に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部は、前記投票にＨｏｕｇｈ変換を用いることを特徴とする走路認識装置。
【０１５０】
（付記３）  付記１又は２に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、
前時刻に生成された前記累積投票特徴画像上の全ての値について時間経過による忘却効果を意味する０以上１以下の係数による重み付けを行った投票特徴画像に対し、現時刻に抽出された前記候補位置による前記投票を加えることによって、現時刻における前記累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識装置。
【０１５１】
（付記４）  付記１乃至３の何れかに記載の走路認識装置において、
前記特徴抽出部は、前記受け付けた入力画像から鋲状レーンマークの前記候補位置を抽出する第１の特徴抽出部を含み、
前記累積投票部は、抽出された前記鋲状レーンマークの前記候補位置について、前記鋲状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成する第１の累積投票部を含み、
前記走路境界判定部は、前記鋲状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識装置。
【０１５２】
（付記５）  付記１乃至３の何れかに記載の走路認識装置において、
前記特徴抽出部は、前記受け付けた入力画像から線状レーンマークの前記候補位置を抽出する第２の特徴抽出部を含み、
前記累積投票部は、抽出された前記線状レーンマークの候補位置について、前記線状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成する第２の累積投票部を含み、
前記走路境界判定部は、前記線状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識装置。
【０１５３】
（付記６）  付記１乃至５の何れかに記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、
過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル速度を推定し、過去所定区間の投票特徴画像、若しくは、現時刻の前時刻の累積投票特徴画像、の何れかの投票特徴画像を対象として前記推定されたラテラル速度推定値に基づき現時刻のラテラル位置に対するズレの補正をし、当該補正後の投票特徴画像に現時刻の投票特徴値を累積させることにより、現時刻の累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識装置。
【０１５４】
（付記７）  付記６に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル位置の存在可能な区域を推定し、当該区間におけるすべての推定ラテラル位置に基づく前記現時刻の累積投票特徴画像を生成し、当該生成した累積投票特徴画像の中から最も適切な現時刻の累積投票特徴画像を選別することを特徴とする走路認識装置。
【０１５５】
（付記８）  請求項１乃至７の何れか１項に記載の走路認識装置を有し、
該走路認識装置は、画像を撮像し、当該撮像した画像を出力する画像出力装置を備え、
前記特徴抽出部が受け付ける前記入力画像は前記画像出力装置により前記出力された画像であることを特徴とする車両。
【０１５６】
（付記９）  受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出し、
抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成し、
生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識方法。
【０１５７】
（付記１０）  付記９に記載の走路認識方法において、
前記投票にＨｏｕｇｈ変換を用いることを特徴とする走路認識方法。
【０１５８】
（付記１１）  付記９又は１０に記載の走路認識方法において、
前記投票を行う際に、
前時刻に生成された前記累積投票特徴画像上の全ての値について時間経過による忘却効果を意味する０以上１以下の係数による重み付けを行った投票特徴画像に対し、現時刻に抽出された前記候補位置による前記投票を加えることによって、現時刻における前記累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識方法。
【０１５９】
（付記１２）  付記９乃至１１の何れか１項に記載の走路認識方法において、
前記受け付けた入力画像から鋲状レーンマークの前記候補位置を抽出し、
抽出された前記鋲状レーンマークの前記候補位置について、前記鋲状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成し、
前記走路境界判定を行う際に、前記鋲状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識方法。
【０１６０】
（付記１３）  付記９乃至１１の何れか１項に記載の走路認識方法において、
前記受け付けた入力画像から線状レーンマークの前記候補位置を抽出し、
抽出された前記線状レーンマークの前記候補位置について、前記線状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成し、
前記走路境界判定を行う際に、前記線状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識方法。
【０１６１】
（付記１４）  付記９乃至１３の何れかに記載の走路認識方法において、
過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル速度を推定し、過去所定区間の投票特徴画像、若しくは、現時刻の前時刻の累積投票特徴画像、の何れかの投票特徴画像を対象として前記推定されたラテラル速度推定値に基づき現時刻のラテラル位置に対するズレの補正をし、当該補正後の投票特徴画像に現時刻の投票特徴値を累積させることにより、現時刻の累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識方法。
【０１６２】
（付記１５）  付記１４に記載の走路認識方法において、
過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル位置の存在可能な区域を推定し、当該区間におけるすべての推定ラテラル位置に基づく前記現時刻の累積投票特徴画像を生成し、当該生成した累積投票特徴画像の中から最も適切な現時刻の累積投票特徴画像を選別することを特徴とする走路認識方法。
【０１６３】
（付記１６）  受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出する特徴抽出機能と、
前記特徴抽出機能により抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成する累積投票機能と、
生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行う走路境界判定機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする走路認識プログラム。
【０１６４】
（付記１７）  付記１６に記載の走路認識プログラムにおいて、
前記時系列累積投票機能は、前記投票にＨｏｕｇｈ変換を用いることを特徴とする走路認識プログラム。
【０１６５】
（付記１８）  付記１６又は１７に記載の走路認識プログラムにおいて、
前記累積投票機能が、
前時刻に生成された前記累積投票特徴画像上の全ての値について時間経過による忘却効果を意味する０以上１以下の係数による重み付けを行った投票特徴画像に対し、現時刻に抽出された前記候補位置による前記投票を加えることによって、現時刻における前記累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識プログラム。
【０１６６】
（付記１９）  付記１６乃至１８の何れか１項に記載の走路認識プログラムにおいて、
前記特徴抽出機能は、前記受け付けた入力画像から鋲状レーンマークの前記候補位置を抽出する第１の特徴抽出機能を含み、
前記累積投票機能は、抽出された前記鋲状レーンマークの前記候補位置について、前記鋲状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成する第１の累積投票機能を含み、
前記走路境界判定機能は、前記鋲状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識プログラム。
【０１６７】
（付記２０）  付記１６乃至１８の何れか１項に記載の走路認識プログラムにおいて、
前記特徴抽出機能は、前記受け付けた入力画像から線状レーンマークの前記候補位置を抽出する第２の特徴抽出機能を含み、
前記累積投票機能は、抽出された前記線状レーンマークの前記候補位置について、前記線状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成する第２の累積投票機能を含み、
前記走路境界判定機能は、前記線状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識プログラム。
【０１６８】
（付記２１）  付記１６乃至２０の何れか１項に記載の走路認識プログラムにおいて、
前記累積投票機能が、
過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル速度を推定し、過去所定区間の投票特徴画像、若しくは、現時刻の前時刻の累積投票特徴画像、の何れかの投票特徴画像を対象として前記推定されたラテラル速度推定値に基づき現時刻のラテラル位置に対するズレの補正をし、当該補正後の投票特徴画像に現時刻の投票特徴値を累積させることにより、現時刻の累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識プログラム。
【０１６９】
（付記２２）  付記２１に記載の走路認識プログラムにおいて、
前記累積投票機能が、過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル位置の存在可能な区域を推定し、当該区間におけるすべての推定ラテラル位置に基づく前記現時刻の累積投票特徴画像を生成し、当該生成した累積投票特徴画像の中から最も適切な現時刻の累積投票特徴画像を選別することを特徴とする走路認識プログラム。
【０１７０】
また、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。そのため、前述した各実施形態は単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるべきではない。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示すものであって、明細書や要約書の記載には拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更はすべて本発明の範囲内のものである。
【０１７１】
本願は、２００９年１１月２５日に出願された特願２００９−２６７４２１号及び２０１０年３月２６日に出願された特願２０１０−０７１９３１号を基礎とする優先権を主張するものである。そして、特願２００９−２６７４２１号及び特願２０１０−０７１９３１号に開示された全ての内容は本願の内容に含まれる。
【符号の説明】
【０１７２】
１  車両
２  走路認識装置
１０、３０  電子制御装置
１０−１、３０−１  画像入力受付部
１０−２  特徴抽出部
１０−３、１０−６、３０−６２、３０−７２  時系列累積投票部
１０−４、３０−６３、３０−７２  投票特徴画像記憶部
１０−５、３０−５  走路境界判別部
１０−７  走路境界位置記憶部
１１  中央演算装置
１２  第１の記憶装置
１３  第２の記憶装置
１４  インタフェース
２０  画像出力装置
３０−６  鋲状レーンマーク認識部
３０−６１  鋲状レーンマーク特徴抽出部
３０−７  線状レーンマーク認識部
３０−７１  線状レーンマーク特徴抽出部
【図１】
2011065399.tif 000006
【図２】
2011065399.tif 000007
【図３】
2011065399.tif 000008
【図４】
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【図５】
2011065399.tif 000010
【図６】
2011065399.tif 000011
【図７】
2011065399.tif 000012
【図８】
2011065399.tif 000013
【図９】
2011065399.tif 000014
【図１０】
2011065399.tif 000015
【図１１】
2011065399.tif 000016
【図１２】
2011065399.tif 000017
【図１３】
2011065399.tif 000018
【図１４】
2011065399.tif 000019
【図１５】
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【図１６】
2011065399.tif 000021
【図１７】
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【図１８】
2011065399.tif 000023
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【手続補正書】
【提出日】平成23年3月10日(2011.3.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列的に受け付けた複数の入力画像の各々からレーンマークの複数の候補位置を抽出する特徴抽出部と、
前記複数の候補位置の各々の候補位置が抽出された時刻から現時刻までの経過時間に応じた重みをつけて、前記各々の候補位置から推定される近似曲線または近似直線のパラメータ空間に対し累積的に投票を行うことにより、前記パラメータ空間上に配置された複数の累積投票値の集合である累積投票特徴画像を生成する累積投票部と、
前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行う走路境界判定部と、
を備えることを特徴とする走路認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部は、前記投票にＨｏｕｇｈ変換を用いることを特徴とする走路認識装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、
前時刻に生成された前記累積投票特徴画像上の全ての値について時間経過による忘却効果を意味する０以上１以下の係数による重み付けを行った投票特徴画像に対し、現時刻に抽出された前記候補位置による前記投票を加えることによって、現時刻における前記累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の走路認識装置において、
前記特徴抽出部は、前記受け付けた入力画像から鋲状レーンマークの前記候補位置を抽出する第１の特徴抽出部を含み、
前記累積投票部は、抽出された前記鋲状レーンマークの前記候補位置について、前記鋲状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成する第１の累積投票部を含み、
前記走路境界判定部は、前記鋲状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識装置。
【請求項５】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の走路認識装置において、
前記特徴抽出部は、前記受け付けた入力画像から線状レーンマークの前記候補位置を抽出する第２の特徴抽出部を含み、
前記累積投票部は、抽出された前記線状レーンマークの候補位置について、前記線状レーンマークについての前記累積投票特徴画像を生成する第２の累積投票部を含み、
前記走路境界判定部は、前記線状レーンマークについての累積投票特徴画像に基づいて前記走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、
過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル速度を推定し、過去所定区間の投票特徴画像、若しくは、現時刻の前時刻の累積投票特徴画像、の何れかの投票特徴画像を対象として前記推定されたラテラル速度推定値に基づき現時刻のラテラル位置に対するズレの補正をし、当該補正後の投票特徴画像に現時刻の投票特徴値を累積させることにより、現時刻の累積投票特徴画像を生成することを特徴とする走路認識装置。
【請求項７】
請求項６に記載の走路認識装置において、
前記累積投票部が、過去に検出された走路境界位置の時系列的な変化についての情報に基づき現時刻のラテラル位置の存在可能な区域を推定し、当該区間におけるすべての推定ラテラル位置に基づいて、累積的な投票結果である投票値を含む前記現時刻の累積投票特徴画像を生成し、前記投票値に基づいて、前記累積投票特徴画像の中から現時刻の前記累積投票特徴画像の候補を判定することを特徴とする走路認識装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか１項に記載の走路認識装置を有し、
該走路認識装置は、画像を撮像し、当該撮像した画像を出力する画像出力装置を備え、
前記特徴抽出部が受け付ける前記入力画像は前記画像出力装置により前記出力された画像であることを特徴とする車両。
【請求項９】
受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出し、
抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成し、
生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行うことを特徴とする走路認識方法。
【請求項１０】
受け付けた入力画像からレーンマークの候補位置を抽出する特徴抽出機能と、
抽出された前記候補位置について、投票値に経過時間に応じた重みをつけて累積的に近似曲線または近似直線のパラメータ空間への投票を行うことにより累積投票特徴画像を生成する累積投票機能と、
生成された前記累積投票特徴画像に基づいて走路境界線位置の候補を抽出することにより、前記走路境界線位置の判定を行う走路境界判定機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする走路認識プログラム。
【請求項１１】
請求項７に記載の走路認識装置において、
前記累積投票特徴画像の中で、最大の前記累積投票値を含む前記累積投票特徴画像を前記現時刻の累積投票特徴画像の候補として採用することを特徴とする走路認識装置。
【国際調査報告】
2011065399.tif 000027
2011065399.tif 000028